Preview

Открытое образование

Расширенный поиск
№ 3 (2017)
Скачать выпуск PDF
https://doi.org/10.21686/1818-4243-2017-3

МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ 

4-12 588
Аннотация

В настоящей работе с позиции кибернетики рассматривается ощутительная психическая функция, предложенная К.Г. Юнгом в рамках Аналитической психологии. Особенности действия этой функции позволили Юнгу выделить ее как самостоятельную равноценную функциям мышления, чувствования и интуиции, а также описать ощутительные психологические типы (экстравертный и интровертный). Специальное исследование, предпринятое в настоящей работе, продиктовано практическим отсутствием подобных материалов иных исследователей и необходимостью понимания значения и роли функции ощущения в интеллектуальной управляющей системе нового поколения, как кибернетической системе, построенной на идеях Аналитической психологии.

В естественноприродных системах ощутительная функция действует уже при чувственном восприятии объективной реальности, и для корректного описания ее действия предложены две операции: диффузии (размывания) и контракции (концентрации) чувственно воспринимаемых образов, что позволило выдвинуть предположение об используемом такими системами способе поиска и сравнения данных в условиях их практической невоспроизводимости. В этой связи оказалась удобной некоторая коррекция предложенной в предыдущих исследованиях структуры базы знаний кибернетической интеллектуальной системы. Также оказалось возможным выявить некоторые причины возникновения ситуаций неопределенности в интеллектуальной системе, что позволило выдвинуть гипотезу о способе их разрешения в таких системах. Анализ способа разрешения неопределенностей показал, что именно ощутительной функцией могли бы обеспечиваться психические установки «экстраверсия» и «интроверсия», а также ряд иных явлений, подмеченных, но не объясненных Юнгом.

Исследование взаимодействия ощутительной функции с другими психическими функциями на примере мышления через посредство базы знаний потребовало определения и интерпретации понятия «понимание». Эта характеристика действия психических функций позволила определить режим функционирования интеллектуальной системы управления «с пониманием происходящего, его причин и последствий». Вместе с этим, «понимание» не удалось определить как операцию мышления, так как пониманием характеризуется любая адекватная работа с базой знаний. На основе фундаментального положения об описании состояния материальной точки (тела, материальной системы) показано отличие живой материи, в частности, интеллектуальной, обладающей большей или меньшей «свободой выбора», от косной, существование которой детерминировано и подчинено исключительно механическим, термодинамическим, физико-химическим и прочим объективным законам Природы.

Результаты настоящего исследования указывают, что действием ощутительной функции определяются режимы работы психических функций в любой интеллектуальной системе, удовлетворяющей положениям Аналитической психологии. Значение и роль ощутительной функции в интеллектуальной системе управления выходят далеко за пределы указанной Юнгом только «простой передачи образов».

Заключение. Анализ результатов исследования показал, что именно ощутительной функцией могли бы обеспечиваться психические установки «экстраверсия» и «интроверсия», а также ряд иных явлений, подмеченных, но не объясненных Юнгом. Кроме этого, из анализа свойств ощутительной функции оказывается возможным гипотезирование возможности описания обладающего «свободой выбора» поведения интеллектуальной системы, основанного на кибернетическом аналоге явлении фузии.

13-21 829
Аннотация

Математическое моделирование является одним из наиболее эффективных средств исследования самых сложных систем и процессов. Одним из наиболее удобных средств математического моделирования, применяемых при анализе функционирования систем рассматриваемого класса, являются имитационные модели, которые описывают структуру и поведение системы в виде программы для ПК и позволяют проводить машинные эксперименты с целью получения необходимых данных о функционировании элементов и системы в целом в течение определенных интервалов времени. В настоящее время на рынке средств имитационного моделирования представлено достаточно обширное количество различных систем имитационного моделирования. Вместе с тем, выбор подходящих инструментальных средств является весьма важной задачей. Специализированными программами, в частности, являются: GPSS World, MATLAB/Simulink , а также AnyLogic. Распределенные информационно-управляющие системы (ИУС) представляют собой рассредоточенные в пространстве многофункциональные взаимосвязанные совокупности стационарных и подвижных элементов с развитыми техническими средствами приема, передачи и обработки информации. Задача заключается в том, чтобы при заданных структурных ограничениях, характеристиках информационных потоков, параметрах технических средств определить рациональную структуру ИУС, системно-плановые показатели качества развития и функционирования которой удовлетворяют заданным требованиям. Для экспериментальных исследований процессов функционирования описанной системы была разработана имитационная модель. Эта модель позволяет получать и оценивать такие функциональные характеристики как степень загрузки технических средств, длительность ожидания информации в очередях на обслуживание, уровень оперативности передачи и обработки информации, время формирования единого носителя и др. Модель позволяет также оценивать качество функционирования системы в зависимости от расписания полетов, траекторий движения ЛА, характеристик технических средств, структуры системы, выхода из строя отдельных элементов и от других параметров. Разработанная имитационная модель на GPSS позволяет студентам достаточно глубоко освоить предметную область - систему сбора телеметрической, баллистической и другой информации, разобраться как работают устройства передачи и сбора информации, как описывается их работа с помощью имитационной модели и как с помощью имитационной модели можно анализировать и корректировать структуру и характеристики всей моделируемой системы и отдельных ее элементов. На базе данной модели построена курсовая работа. 

ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ СРЕДА 

22-28 648
Аннотация

Статья описывает результаты теоретических и экспериментальных исследований по оценке качества образовательной информации, размещаемой на информационных и образовательных порталах. Методика позволяет сравнивать не только порталы, но и результаты обучения по экзаменационным оценкам и тестовым баллам. Методической основой оценки является когнитивный подход и негэнтропийный подход. Статья дает сравнение энтропии и негэнтропии. На основе сравнения предлагается негэнтропийный подход к оценке качества образовательных ресурсов, получаемых в результате информационного поиска. Результаты поиска оценивают когнитивными и пертинентными баллами. Оценки вводят в формулу энтропии и преобразуют ее в формулу негэнтропии. Негэнтропийный подход служит основой для расчета статистического количества информации, получаемой в результате информационного поиска. Когнитивный подход служит основой оценки качественных характеристик образовательной информации, таких как: обозримость, воспринимаемость интерпретируемость. Источником образовательных ресурсов являются открытые информационные порталы. Показано, что современные информационные порталы часто засорены недостоверной или ненужной информацией, что затрудняет поиск релевантной достоверной информации. В отличие от широко распространенных методов одной оценки релевантности информационного поиска, данная работа дифференцирует понятие релевантности информационного поиска. Статья вводит три качественно разных понятия релевантности: формальная, смысловая и пертинентная – релевантность. Статья вводит новые дополнительные характеристики качества информации коэффициент когнитивности и коэффициент пертинентности. Эти коэффициенты вводят в формулу оценки энтропии и получают формулу когнитив-энтропии. В результате предложена новая методика оценки содержательности образовательной информации, основанная на новом понятии и характеристике – когнитив-энтропии. Формула когнитив энтропии в отличие от формулы энтропии, позволяет оценивать не статистическое количество информации, а полезное количество информации, удовлетворяющее информационную потребность пользователя. Статья приводит результаты массового эксперимента с привлечением студентов, бакалавров и магистров, включающие исследования ряда образовательных и общественных информационных порталов. Статистика запросов к одному порталу превышала 2500 . Это позволило получить достоверные статистические данные для оценки качества образовательных ресурсов портала. Результаты эксперимента позволили классифицировать порталы по степени их пригодности для получения образовательных ресурсов. Введены предельные кривые когнитив энтропии, которые можно рассматривать как аналоги верхней и нижней границ в картах Шухарта в теории управления качеством. Карты Шухарта применяют для простой статистической оценки качества продукции. Предельные кривые когнитив энтропии применяют для энтропийной и статистической оценки когнитивности образовательной информации на информационных порталах. Метод оценки когнитив энтропии является авторской разработкой. Он позволяет оценивать количество информации не по информационному объему, а по качеству необходимой информации, удовлетворяющей информационные запросы пользователя образовательных ресурсов. На основе эксперимента показана пригодность или не пригодность порталов для образовательных целей. Если результаты расчета понятийной кривой портала лежат ниже нижней предельной кривой два, то такой образовательный портал не пригоден для образовательных целей. 

29-38 645
Аннотация

В данной статье приведено математическое описание модели перевода баллов, полученных студентами по результатам выполнения заданий в оценку уровня усвоения ими компетенций, приведено описание разработанной согласно математической модели системы мониторинга учебной деятельности на базе компетентностного подхода, а также результаты оценки ее эффективности. Цель исследования: выявить взаимосвязь между балловыми оценками обучающегося и уровнем усвоения компетенций и сделать процесс определения уровня усвоения компетенций автоматическим. Для достижения этой цели разработана математическая модель перевода баллов в оценку усвоения компетенций. Представлены формулы, решающие эту задачу. На основе разработанной математической модели создана программная разработка которая предназначена для: 1) создания и ведения справочников (преподаватели, студенты, компетенции, дисциплины, оценочные средства); 2) ведения электронного журнала учета успеваемости студентов; 3) определения уровня освоения компетенций в соответствии с разработанным алгоритмом; 4) поддержания механизма ограничения доступа к данным; 5) формирования отчётов установленной формы различной степени сложности. С помощью данной программной разработки поставленная задача была решена. Материалы и методы: материалами для исследования послужил фонд оценочных средств по дисциплине, который содержит сведения о количестве баллов, которые обучающийся может получить в процессе изучения дисциплины, а также непосредственное распределение количества этих баллов за определенный вид деятельности и компетенции, которые формируются в процессе изучения данной дисциплины. Журнал успеваемости, в котором отражено полученное количество баллов обучающегося в процессе изучения дисциплины по каждому виду занятий. Результаты: в результате использования разработанного программного продукта получен уровень усвоения каждой из компетенций, формирующихся в процессе изучения конкретной дисциплины, выраженный в процентах. Для получения результатов исследования был проведен ряд экспериментов. Результаты двух экспериментов представлены в данной статье. Для наглядности результаты также представлены и графически в виде диаграмм. Выводы: по проведенным экспериментам можно сделать вывод, что данная программная разработка полностью удовлетворяет поставленными задачам и дает возможность автоматически оценивать не только количество полученных знаний, но и их качество. 

39-47 1674
Аннотация

В соответствии с Государственным образовательным стандартом РФ основными целями преподавания русского языка как иностранного (РКИ) являются развитие коммуникативных навыков, навыков самостоятельной работы, изучение нейтрального и научного стилей речи, формирование мотивации к обучению, создание условий для появления личностной психологической установки, подготовка к дальнейшему обучению в российском вузе, сдача сертификационных и квалификационных экзаменов, адаптация к проживанию в России. Одним из перспективных трендов в обучении иностранным языкам является применение обучающих компьютерных игр. На сегодняшний момент игровые технологии для изучения РКИ реализованы в ряде десктопных и мобильных приложений, однако все они предназначены для изучения русского языка как дисциплины, и не ориентированы на адаптацию иностранных студентов, прибывших в новую языковую среду. В статье описана обучающая компьютерная игра для обучения РКИ с погружением в виртуальную языковую среду в условиях различных жизненных ситуаций. Игра состоит из семи уровней, каждый уровень включает несколько разделов, посвященных конкретной жизненной ситуации, с набором заданий возрастающей сложности на перевод или правильное написание слов, словосочетаний или предложений. Для каждого варианта задания разработаны шаблоны с пустыми текстовыми полями и реализованы функции, импортирующие нужные именно для этого задания файлы c данными и выводящие данные на экран. Такое решение позволяет использовать один и тот же шаблон несколько раз для однотипных заданий или для загрузки в текстовые поля разных файлов, в зависимости от количества попыток игрока. Разработаны базы заданий, сценарии уровней и графический контент каждого раздела. Каждому уровню сопоставлен игровой персонаж, сопровождающий игрока и помогающий ему выполнять задания. Игрок может выбирать персонажа, а также выбирать раздели и просматривать результаты прохождения заданий игроком, как поэтапно, так и в целом по разделам игры. Все задания игры зашифрованы, варианты ответов при повторном прохождении уровня перемешиваются случайным образом. Информационное наполнение игры отделено от программного кода: все сценарии и уровни (в том числе фоны и изображения персонажей) располагаются в файлах в каталоге игры. Движок игры реализован в виде Веб-приложения, требующего наличие браузера у пользователя. В текущей версии игры реализован первый уровень, включающий такие типы игровых заданий, как сортировка слов по двум группам по критерию, подстановка правильного предлога и подбор правильного окончания или склонения. Например, в раздел «Мой город» каждое задание включает три блока: лексика по заданной теме, грамматика отрабатываемого падежа и текст или упражнения, в которых присутствуют глаголы, используемые с этим падежом. На этапе разработки интерфейса проведено его тестирование на целевой группе иностранных студентов, обучающихся в Волгоградском Государственном техническом университете (ВолгГТУ). В настоящее время текущая версия игры применяется в ВолгГТУ для тренировки языковых навыков, подготовки к зачётам и экзаменам по русскому языку, и для улучшения разговорной лексики иностранных студентов. Агрегированные результаты применения игры будут использованы для оценки эффективности предложенной технологии обучения РКИ и разработки следующих уровней игры.

УЧЕБНЫЕ РЕСУРСЫ 

48-56 760
Аннотация

За последнее десятилетие мультипроцессорные системы нашли всеобщее применение в вычислительной технике. На сегодняшний день многоядерными процессорами оснащаются не только суперкомпьютеры, но и подавляющее большинство мобильных устройств, в связи с чем возникает необходимость обучения студентов основным принципам их построения и работы. Одним из возможных методов анализа функционирования мультипроцессорных систем является имитационное моделирование. Его применение способствует лучшему пониманию не только их организации, но и влияния параметров рабочей нагрузки и структуры на производительность. В статье рассматриваются особенности разработки имитационной модели для оценки временных характеристик мультипроцессорной вычислительной системы, а также использование регенеративного метода анализа модели. В качестве рабочей нагрузки принимаются характеристики программной реализации решения обратной задачи кинематики робота. Данная задача заключается в определении разворотов в сочленениях манипулятора по известному угловому и линейному положению его схвата. Был выбран аналитический алгоритм решения задачи, а именно метод простых кинематических связей. Работа программы характеризуется наличием распараллеленных вычислений, в ходе которых возникают ресурсные конфликты между задействованными ядрами процессора при одновременных обращениях к памяти через общую шину. В связи с высокой информационной связностью между параллельно выполняющимися потоками программы предполагается, что все процессорные ядра используют разделяемую оперативную память. Имитационная модель учитывает вероятностные обращения к памяти и отслеживает возникающие очереди к общим ресурсам. В ходе моделирования накапливается статистика, выявляющая производительные и накладные временные затраты на выполнение программы для каждого задействованного процессорного ядра. Результаты моделирования показывают неравномерность загруженности ядер, простои в очередях к общим ресурсам и временные потери при ожидании других ядер из-за информационных зависимостей. Результаты моделирования оцениваются регенеративным методом, что позволяет определить среднее время нахождения заявок на обращение к памяти в очередях и доверительные интервалы этих значений для различных степеней доверия. Приведённый подход к построению имитационной модели мультипроцессорной вычислительной системы и её анализ могут использоваться для анализа функционирования параллельных вычислительных систем, а также в образовательных целях для обучения студентов по курсам «Вычислительные системы» и «Имитационное моделирование». 

57-65 927
Аннотация

Целью работы является разработка методологии применения инструментов для работы со знаниями в проблемно-ориентированном обучении, которая будет использована для формирования соответствующей информационно-образовательной среды. Актуальность работы обусловлена важностью проблемно-ориентированного обучения, а также возникновением множества инструментов и технологий для получения, структурирования и передачи знаний. Традиционное образование ориентируется на передачу знаний в основном в рамках изучаемой области, однако меньше внимания уделяется развитию общих метакогнитивных способностей, в том числе решению проблем. При проблемно-ориентированном обучении получение знаний происходит за счет взаимодействия с окружающим миром и выработки собственных суждений. Эта образовательная методика известна давно, но наша цель заключается в поддержке этого процесса за счет использования инструментов для работы со знаниями на разных этапах решения проблем. Развитие доступности информации в XXI веке обуславливает необходимость продуцирования собственных знаний в процессе обучения, а не просто передачи информации. Компьютер должен использоваться как универсальное средство для работы со знаниями, с помощью которого происходит изучение мира, получение информации, организация и структурирование своих собственных знаний и представление их другим людям. В работе приведен теоретический обзор предыдущих исследований и текущего состояния в области проблемно-ориентированного обучения и работы со знаниями. Нами исследованы инструменты по работе со знаниями на основе нескольких классификаций и выбраны наиболее подходящие из них для поддержки обучения на основе решения проблем. Предложено распределение инструментов работы со знаниями по этапам процесса решения проблем. Нами был рассмотрен вопрос применения компьютерных средств и варианты создания информационной образовательной среды для реализации предложенных идей проблемно-ориентированного обучения и работы со знаниями. Более детально рассмотрен вариант реализации информационной образовательной среды на основе открытой системы электронного обучения MOODLE и шаблонов интеграции на примере общедоступных плагинов. Возможности использования предлагаемого подхода продемонстрированы на реальных примерах. Демонстрация подхода включает внедрение выдвинутых предложений в курсы для школьников и студентов университета. Апробацию и предварительные результаты внедрения можно считать положительными, однако обоснование эффекта от предложенного подхода требует более полной и тщательной оценки, чему посвящены дальнейшие исследования. 

66-72 787
Аннотация

Целью работы является описание программного комплекса PhaPl для построения и исследования фазового портрета автономных систем двух дифференциальных уравнений на плоскости, предназначенного для использования в учебном процессе. Интерактивные компьютерные учебные материалы позволяют демонстрировать задачи, наглядно описывая большое количество состояний изучаемых систем и вовлекая учащегося в процесс решения. Построение и исследование фазового портрета автономной системы двух дифференциальных уравнений на плоскости является важной задачей, входящей в дисциплину «Дифференциальные уравнения» и другие дисциплины, использующие динамические системы. Программный комплекс, предлагаемый в статье, позволяет легко визуализировать фазовые портреты и производить аналитические исследования, нужные для решения задачи. Построение фазового портрета связано с огромным количеством рутинных вычислений. Благодаря программному комплексу основной упор в обучении можно сделать на аналитических исследованиях качественных свойств автономных систем двух дифференциальных уравнений на плоскости. Программный комплекс позволяет строить фазовые портреты как линейных, так и нелинейных автономных систем дифференциальных уравнений. Программный комплекс сильно отличается от существующих пакетов программ простотой пользовательского интерфейса и наглядностью, так как при его использовании демонстрируются все шаги решения задачи. Для полного решения задачи достаточно ввести исследуемую систему. Начальные условия для фазовых траекторий выбираются автоматически. Графическое представление фазового портрета является интерактивным и позволяет проводить дополнительные фазовые траектории с заданными начальными условиями, наводя указатель на фазовый портрет. Программный комплекс основан на популярном свободном программном обеспечении (Maxima, Qt4, LaTeX) и сам является свободным программным обеспечением, что делает его доступным широкому кругу учащихся, включая студентов дистанционной формы обучения. Программный комплекс является переносимым программным обеспечением и работает на операционных системах Windows и Linux. В статье описываются достоинства, недостатки и особенности программного комплекса и некоторые аспекты его применения в учебном процессе при изучении дисциплин, использующих динамические системы. Программный комплекс был внедрён в учебный процесс Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ) и в учебный процесс механико-математического факультета Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова в 2013 году, а его обновленная версия – в РЭУ имени Г. В. Плеханова в 2016 году. В дальнейшем планируется развитие программного комплекса, сокращение размера бинарных пакетов, улучшение переносимости и увеличение количества аналитических исследований, выполняемых в процессе решения задачи. 

НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 

73-79 2535
Аннотация

Во многих странах e-learning составляют значительную конкуренцию традиционному образованию и стал основным инструментом модернизации образования и экономического роста. Для разработки и внедрения успешных систем электронного обучения необходимы технологии, которые позволяют работать с ними произвольному количеству пользователей, предоставляя хорошую обучающую среду. В статье проводится обзор технологий, применяемых в зарубежных университетах для управления электронным образованием, таких как: 3D технологии в обучающих программах, интерактивные технологии, персонализация обучения с использованием облачных технологий и технологий больших данных. Показано, что на сегодняшний день создано и внедрено достаточно большое число программных и технических разработок, реализующих различные механизмы внедрения информационных технологий в учебный процесс. Одним из таких разработок является использование адаптивных технологий в учебном процессе, позволяющих адаптировать обучаемого к учебному материалу, выбирать подходящий метод усвоения материала, регулировать интенсивность обучения на различных этапах учебного процесса. Другой разработкой информационных технологий в образовании является использование облачных вычислений, позволяющих получить доступ к образовательным ресурсам преподавателям, студентам и руководителям системы образования. Выявлено, что применение облачных технологий приводит к значительному уменьшению материальных расходов на приобретение дорогостоящего оборудования и программного обеспечения, образовательный контент из облака можно получить с любого устройства (ноутбук, смартфон, планшет и т.д.) и в удобное для обучающегося время, достаточно иметь подключение к сети Интернет и браузер. B среде электронного образования существует большое количество различных типов данных, как структурированных, так и неструктурированных, обработку которых трудно осуществить традиционными статистическими методами. Для обработки таких данных используются технологии обработки больших данных, такие как NoSQL и Hadoop. В статье показано, что анализ больших данных дает возможность педагогам своевременно получить информацию об обучаемых и позволяет им настроить стратегию обучения. Используя большие данные, педагоги получают редкую возможность отслеживать учащихся в течении всего процесса и выявить насколько хорошо они выполняют задания тестов, или как быстро они закончили сложные модули курса. Это позволят им разрабатывать более персонализированные курсы электронного обучения. В статье приведены примеры из образовательной практики, иллюстрирующих существенные изменения образовательной среды вуза, связанных с применением этих технологий в электронном образовании. Полученные результаты могут быть использованы для выработки рекомендаций при создании электронных курсов в высших и средних учебных заведениях Азербайджана. 

80-88 815
Аннотация

Целью настоящей работы было рассмотрение подходов к выбору программных платформ для сопровождения дистанционного, электронного и комбинированного обучения. В статье дана краткая информация об эволюции электронных систем обучения, а также предложено объяснение для использование термина «комбинированное обучение» в случае применения «blended learning». Представлены результаты сравнительного анализа для систем управления контентом и процессом обучения на примере Moodle 3.2 и DiSpace 2.0, последний из которых является обновленной версией программной платформы, разработанной Новосибирским государственным техническим университетом. Среди рассмотренных характеристик электронных систем обучения: функциональные возможности модулей и подсистем; условия авторизации, установки и поддержки; удобство интерфейса и другие параметры. Приведены результаты анкетирования студентов по оценке показателей качества электронной среды обучения DiSpace 2.0. (дружественность интерфейса, удобство общения, функциональная полнота) и электронного учебно-методического комплекса (доступность, полнота содержания, удобство представления, вовлеченность в учебный процесс, актуальность). В заключении отмечено, что вне зависимости от выбора конкретной learning management system она должна отвечать основным критериям, предъявляемым к базовым платформам: открытости, расширяемости, стабильности, документированности и постоянному развитию.

КАЧЕСТВО ЗНАНИЙ 

338
Аннотация

В данной статье приведено математическое описание модели перевода баллов, полученных студентов по результатам выполнения заданий в оценку уровня усвоения им компетенций, приведено описание разработанной согласно математической модели системы мониторинга учебной деятельности  на базе компетентностного подхода, а также результаты оценки ее эффективности.



Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1818-4243 (Print)
ISSN 2079-5939 (Online)